关于numpy的简单问题:我将100个值加载到向量a。从这个向量中，我想创建一个包含2列的数组A，其中一列的名称为“C1”，第二列的名称为“C2”，一列的类型为int32，另一列int64。一个例子:a=range(100)A=array(a).reshape(len(a)/2,2)#A.dtype=...?当我从a创建数组时，如何定义列的类型和名称？ 最佳答案 NumPy结构化数组具有命名列:importnumpyasnpa=range(100)A=np.array(list(zip(*[iter(a)]*2)),dtype=[(
按照目前的情况，这个问题不适合我们的问答形式。我们希望答案得到事实、引用或专业知识的支持，但这个问题可能会引发辩论、争论、投票或扩展讨论。如果您觉得这个问题可以改进并可能重新打开，visitthehelpcenter指导。关闭9年前。使用Numpy/Scipy或任何其他库，我对解决2D和3D帧分析问题很感兴趣。到目前为止我遇到了sfepy.虽然它是一个功能齐全的FEM包，但我想知道是否有任何替代品？
按照目前的情况，这个问题不适合我们的问答形式。我们希望答案得到事实、引用或专业知识的支持，但这个问题可能会引发辩论、争论、投票或扩展讨论。如果您觉得这个问题可以改进并可能重新打开，visitthehelpcenter指导。关闭9年前。使用Numpy/Scipy或任何其他库，我对解决2D和3D帧分析问题很感兴趣。到目前为止我遇到了sfepy.虽然它是一个功能齐全的FEM包，但我想知道是否有任何替代品？
我有一个classiclinear形式的回归问题:y=Xb其中y是一个响应向量X是一个输入变量的矩阵，b是我要搜索的拟合参数向量。Python提供了b=numpy.linalg.lstsq(X,y)来解决这种形式的问题。但是，当我使用它时，我倾向于为b的组件获得极大或极小的值。我想执行相同的拟合，但将b的值限制在0到255之间。看起来scipy.optimize.fmin_slsqp()是一个选项，但我发现它对于我感兴趣的问题的规模来说非常慢(X是类似于3375x1500，希望更大)。是否有任何其他Python选项可用于执行受限最少的操作正方形适合吗？或者是否有用于执行LassoReg
我有一个classiclinear形式的回归问题:y=Xb其中y是一个响应向量X是一个输入变量的矩阵，b是我要搜索的拟合参数向量。Python提供了b=numpy.linalg.lstsq(X,y)来解决这种形式的问题。但是，当我使用它时，我倾向于为b的组件获得极大或极小的值。我想执行相同的拟合，但将b的值限制在0到255之间。看起来scipy.optimize.fmin_slsqp()是一个选项，但我发现它对于我感兴趣的问题的规模来说非常慢(X是类似于3375x1500，希望更大)。是否有任何其他Python选项可用于执行受限最少的操作正方形适合吗？或者是否有用于执行LassoReg
我使用Cholesky分解从多维高斯中抽取随机变量，并计算随机变量的功率谱。我从numpy.linalg.cholesky得到的结果总是比scipy.linalg.cholesky有更高的高频功率。可能导致此结果的这两个函数之间的区别是什么？哪个在数值上更稳定？这是我使用的代码:n=2000m=10000c0=np.exp(-.05*np.arange(n))C=linalg.toeplitz(c0)Xn=np.dot(np.random.randn(m,n),np.linalg.cholesky(C))Xs=np.dot(np.random.randn(m,n),linalg.cho
我使用Cholesky分解从多维高斯中抽取随机变量，并计算随机变量的功率谱。我从numpy.linalg.cholesky得到的结果总是比scipy.linalg.cholesky有更高的高频功率。可能导致此结果的这两个函数之间的区别是什么？哪个在数值上更稳定？这是我使用的代码:n=2000m=10000c0=np.exp(-.05*np.arange(n))C=linalg.toeplitz(c0)Xn=np.dot(np.random.randn(m,n),np.linalg.cholesky(C))Xs=np.dot(np.random.randn(m,n),linalg.cho
我正在尝试使用scipy.optimize.curve_fit拟合其中包含一些数据的直方图。如果我想在y中添加错误，我可以简单地通过对拟合应用weight来实现。但是如何在x中应用误差(即在直方图的情况下由于合并引起的误差)？我的问题也适用于使用curve_fit或polyfit进行线性回归时x中的错误；我知道如何在y中添加错误，但不知道如何在x中添加错误。这里有一个例子(部分来自matplotlibdocumentation):importnumpyasnpimportpylabasPfromscipy.optimizeimportcurve_fit#createthedatahis
我正在尝试使用scipy.optimize.curve_fit拟合其中包含一些数据的直方图。如果我想在y中添加错误，我可以简单地通过对拟合应用weight来实现。但是如何在x中应用误差(即在直方图的情况下由于合并引起的误差)？我的问题也适用于使用curve_fit或polyfit进行线性回归时x中的错误；我知道如何在y中添加错误，但不知道如何在x中添加错误。这里有一个例子(部分来自matplotlibdocumentation):importnumpyasnpimportpylabasPfromscipy.optimizeimportcurve_fit#createthedatahis
好的，所以我觉得应该有一种使用matplotlib创建3维散点图的简单方法。我有一个3Dnumpy数组(dset)，在我不想要点的地方有0，在我想要的地方有1，基本上要绘制它，现在我必须逐步执行三个for:循环如下:foriinrange(30):forxinrange(60):foryinrange(60):ifdset[i,x,y]==1:ax.scatter(x,y,-i,zdir='z',c='red')关于如何更有效地完成这项工作有什么建议吗？任何想法将不胜感激。 最佳答案 如果你有一个像这样的dset，并且你只想得到1值
